【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.2 集成开发环境 )V1.0
搭建信息系统的前期准备 课件 高中信息技术 浙教版 (2019)
4.1.3 开发模式的选择
图4.1.1 “室内环境实时监测系统”B/S模式结构图
4.1.4 概要设计
( 1 ) 模块结构设计。把系统分成若干个模块。 （2）系统物理配置。 （3）数据库管理系统选择。
4.1.5 详细设计
①输入设计
输入设计内容主要包括输入数据内容的确定、输入方式与设备的选择、输人数据的正确性校验等。
“室内环境实时监测系统”的目标与功能需求
系统的目标:通过信息系统的搭建,实时监测室内环境并进行及时干预。 系统的功能需求包括： 1.利用智能终端结合相关的传感器,如温度传感器、湿度传感器、粉尘传感器、烟雾传感器等, 实时检测室内环境的各种指标。 2.通过串口采集各个传感器的数据,实时上传到Web服务器并保存在数据库,供后期分析。 3.Web页面实时显示各种传感器上传的数据,能根据各种需求直接生成在线实时图表。 4.使用者可以对监测系统进行相关的设置,限定温度、湿度、烟雾等环境因素的临界值。一旦 某项指标超过所限定的临界值,系统将自动触发声光警报,并发送报警邮件到相关邮箱,或利用物 联网技术,控制家用电器自动调节室内环境。
4.1.2 可行性分析
在信息系统需求分析的基础上,针对系统的环境、同类产品在市面上的完善程度等判断 所提出的信息系统是否有必要搭建、有无可能实施,对必要性和可行性进行分析。
必要性主要体现在系统的搭建是否应该马上开始进行,没有迫切的需要,勉强地开展信息 系统建设,是很难取得好效果的。
可行性分析主要从技术、经济、社会意义等方面分析系统的可行性。技术方面,考查在 现有技术条件下是否可能实现系统的搭建,如存储要求、速度要求、通信要求等,现有技术条 件指的应当是社会上已经普遍使用了的先进技术,而不是实验室里的最新技术经济方面,是对 搭建信息系统所需的费用和效益进行评估,要力争费用可行、投入产出合理;社会意义方面, 主要是针对那些要在社会环境中工作的信息系统,考察各种社会因素对它们所起的制约作用。 在可行性分析结束之后,应将分析结果用可行性报告的形式编写出来,形成正式的工作文件
符合GJB5000A的软件工程化管理解决方案-删减版
符合GJB5000A的软件工程化管理体系建立与实施整体解决方案二Ο一二年五月目录第1章了解北大软件 (1)1.1软件工程中心简介 (1)1.2提供的优质产品与服务 (1)1.3专业化咨询/研发/服务团队 (1)1.4典型用户 (52)第2章结识“软件工程管理集成平台”产品 (6)2.1功能构成体系 (6)2.1.1总体功能结构 (6)2.1.2项目管理系统 (7)2.1.3需求管理系统 (11)2.1.4配置管理系统 (13)2.1.5测试管理系统 (15)2.2技术架构体系 (16)2.2.1总体技术架构 (16)2.2.2核心运行环境 (17)2.2.3数据访问服务 (18)2.2.4业务基础服务 (18)2.2.5企业级工作流服务 (19)2.2.6统一门户服务 (20)2.2.7系统安全管理 (21)2.3与外系统集成体系 (22)2.3.1集成机制.......................................................... 错误！未定义书签。
2.3.2已接口工具类型 (22)2.4产品特点与优势 (23)第3章工具支持下的GJB5000A体系运行场景 (25)3.1符合GJB5000A的军用软件研制过程 (25)3.2项目管理过程 (25)3.2.1项目策划（PP&IPM） (25)3.2.2项目执行与监控（PMC） (28)3.2.3风险管理（RskM） (29)3.2.4供方协议管理（SAM） (31)3.3工程过程 (33)3.3.1软件分析设计与实现（RM&RD&TS&PI） (33)3.3.2验证与确认-评审（V&V-Approve） (35)3.3.3验证与确认-测试（V&V-Test） (36)3.4支持过程 (38)3.4.1过程与产品质量保证（PPQA） (38)3.4.2配置管理（CM） (39)3.4.3测量分析（MA） (40)3.5组织过程（OPD&OPF&OT） (41)3.5.1OP-001过程定义 (42)3.5.2OP-002组织过程资产管理 (42)3.5.3OP-003过程评估 (42)3.5.4OP-004组织培训 (43)3.6组织/部门项目综合分析与管理 (43)第4章GJB5000A实施过程&方法 (43)4.1总流程 (43)4.2启动阶段 (44)4.2.1建立过程改进组织 (44)4.2.2GJB5000A基础培训 (44)4.2.3现状与差距分析 (45)4.2.4制定改进计划 (45)4.2.5阶段工作产品和要求 (45)4.3过程定义阶段 (45)4.3.1体系架构设计 (45)4.3.2顶层文件编写 (45)4.3.3过程文件编写 (45)4.3.4集中统稿和问题修改 (45)4.3.5体系模拟运行验证与评审 (46)4.3.6提交文审 (46)4.3.7阶段工作产品和要求 (46)4.4协助体系实施阶段 (47)4.4.1制定实施计划 (47)4.4.2软件工具定制开发 (47)4.4.3实用化培训 (47)4.4.4执行体系 (48)4.4.5检查与改进 (48)4.4.6阶段工作产品和要求 (49)4.5协助内部评估阶段 (49)4.5.1内部评估流程 (49)4.5.2阶段工作产品和要求 (49)4.6协助企业接受评价阶段 (49)4.7咨询服务特点与优势 (50)第1章了解北大软件1.1软件工程中心简介软件工程国家工程研究中心（以下简称中心）成立于1996年，是国家创新体系的重要组成部分，依托单位为北京大学。
大数据应用开发(Python)职业技能等级标准(2021年版)
大数据应用开发（Python）职业技能等级标准（2021年1.0版）广东泰迪智能科技股份有限公司制定2021年3月发布目次前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1 1范围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2规范性引用文件﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3术语和定义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4适用院校专业﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5面向职业岗位（群）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 6职业技能要求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13前言本标准按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本标准起草单位：广东泰迪科技股份有限公司、华为技术有限公司、湖北省工业与应用数学学会、朗新科技股份有限公司、网宿科技股份有限公司、广州粤嵌通信科技股份有限公司、蓝盾信息安全技术股份有限公司、广东省人才研究会、北京四合天地科技有限公司、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院、深圳信息职业技术学院、武汉职业技术学院、江苏海事职业技术学院、河南工业职业技术学院、广东轻工职业技术学院、上海电子信息职业技术学院、浙江商业职业技术学院、大连职业技术学院、西安航空职业技术学院、广东科学技术职业学院。
本标准主要起草人：郝志峰、张良均、余明辉、詹增荣、张治斌、刘彦姝、秦宗槐、王津、苏晓、万国德、张敏、王海、武春岭、施兴、赵云龙、蔡铁、陈永、杜恒、韩宝国、胡国胜、蒙飚、余爱民、史小英、沈凤池、沈洋。
声明：本标准的知识产权归属于广东泰迪智能科技股份有限公司，未经广东泰迪智能科技股份有限公司同意，不得印刷、销售。
1范围本标准规定了大数据应用开发（Python）职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。
人工智能实训室建设方案
人工智能实验室2021年1月武汉唯众智创科技有限公司人工智能实验室建设方案一、专业背景人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。
截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。
但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。
根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。
为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。
2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。
2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。
根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。
在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。
该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。
人工智能平台应用完整全套教学课件
系统、知识库系统到现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
03
发展趋势
未来，人工智能平台将朝着更加智能化、开放化和可扩展化的方向发
展，同时将不断拓展应用领域，包括智能制造、智能家居、智慧金融
、智慧城市等。
02
人工智能平台的核心技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能平台的核心技术之一，通过分析大量数据并自动发现规律和 模式，从而进行预测和决策。
详细描述
在人工智能平台应用中，算法的准确性是 核心要素之一。为了提高算法的准确性， 需要对算法进行持续的优化和改进。这包 括但不限于改进模型结构、增加数据集、 调整参数等。通过不断优化算法，可以提 高平台应用的准确性和可靠性，从而更好 地满足用户需求。
升级硬件提升性能
总结词
通过升级硬件设备，提升人工智能平台的性能和响应速 度。
详细描述
计算机视觉是一种基于图像的技术，通过分析图像和视频等数据来实现视觉感知和图像处理。计算机 视觉技术包括目标检测、图像分类、图像分割等，可以应用于自动驾驶、智能安防、智能制造等领域 。
03
人工智能平台的应用场景
智能客服
总结词
智能客服是利用人工智能技术实现自动化 客户服务的新型机器人。它们能够自动应 答客户的咨询，解决常见问题，提高客户 满意度。
详细描述
人脸识别技术通过捕捉和提取人脸图像的特征信息，进 行比对和分析，实现身份识别和安全控制等功能。在金 融领域，人脸识别技术可用于远程开户、ATM机取款 等场景，提高金融安全和便捷性。在教育领域，人脸识 别技术可用于课堂点名、考试监考等场景，提高教育管 理的效率和准确性。此外，人脸识别技术还可用于安防 监控、门禁系统等场景，提高公共安全和社会管理效率 。
人工智能辅助小学语文古诗教学的策略
人工智能辅助小学语文古诗教学的策略目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、人工智能辅助小学语文古诗教学的理论基础 (5)2.1 人工智能概述 (6)2.2 人工智能与教育结合的发展历程 (7)2.3 古诗教学的重要性及存在的问题 (8)三、人工智能辅助小学语文古诗教学的策略 (9)3.1 智能推荐策略 (10)3.1.1 根据学生兴趣推荐古诗词 (11)3.1.2 根据学生能力推荐古诗词 (12)3.2 智能解析策略 (13)3.2.1 对古诗词进行逐句解析 (14)3.2.2 对古诗词中的典故进行解释 (15)3.3 智能互动策略 (16)3.3.1 利用AI技术开展课堂互动 (17)3.3.2 利用AI技术进行个性化辅导 (18)3.4 智能评价策略 (19)3.4.1 对学生的学习成果进行评价 (20)3.4.2 对教师的教学效果进行评价 (22)四、人工智能辅助小学语文古诗教学的实施步骤 (23)4.1 前期准备 (24)4.1.1 教学资源准备 (25)4.1.2 AI教学工具选择 (26)4.2 实施过程 (27)4.2.1 课堂教学实施 (28)4.2.2 课后作业布置 (29)4.3 后期评估 (30)4.3.1 学生学习成果评估 (32)4.3.2 教学效果评估 (33)五、结论与展望 (34)5.1 研究结论 (35)5.2 研究不足与改进方向 (36)5.3 对未来发展的展望 (37)一、内容概要随着科技的发展，人工智能技术在教育领域的应用越来越广泛。
在小学语文教学中，古诗教学是培养学生文学素养和审美情趣的重要环节。
本文档旨在探讨如何利用人工智能辅助小学语文古诗教学的策略，以提高学生的学习兴趣和效果。
具体策略包括，为教师提供个性化教学建议。
通过这些策略的实施，有望提高小学语文古诗教学的质量和效果。
人工智能及其应用第四版答案
人工智能及其应用第四版答案【篇一：人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。
分布式人工智能系统的特点：(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。
其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有：(1) 一种普遍的观点认为，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。
(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性，但并未考虑agent还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体，含有一定的物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？真体＝体系结构+程序(1) 在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。
(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行，其运行环境由体系结构支持。
智能计算平台应用开发(中级)-第2章-人工智能与平台搭建- 集成开发环境
第2章人工智能与平台搭建目录1.人工智能简介2.集成开发环境3.常用人工智能应用框架集成开发环境开发环境•开发环境是一种辅助程序开发人员进行开发工作的应用软件，在开发工作内部就可以辅助编写代码，并编译打包，使其成为可用的程序，有些甚至可以设计图形接口。
•在开发过程中少不了开发环境，这些软件可以帮助开发者加快开发速度，提高效率。
•Anaconda严格来说虽不算IDE，但集成了多个IDE和开发工具，属于包管理平台。
PyCharm 常用的人工智能开发环境Eclipsel Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac OS和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换及各种第三方包安装问题。
l Anaconda利用工具/命令conda进行package（包）和environment（环境）的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
l Anaconda的适用人群非常广阔。
数据科学家•Anaconda 可以提供访问和管理开源社区必须的强大的数据科学、机器学习库、软件包和工具。
IT 专业人员•Anaconda 不仅能够轻松部署模型并扩展其操作，而且可以作为一个保护、管理和监视组织的开源机器学习管道。
商业领袖•Anaconda 作为一个可扩展的平台，可以较快地将机器学习应用程序投入生产，并实现数据科学和机器学习程序的大量价值。
l Anaconda作为全球最受欢迎的数据科学平台之一，不仅提供了大规模的机器学习，还拥有以下几个特点。
免费且开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持丰富的第三方库多平台支持l Anaconda基本配置Python版本的更改Python库的安装图形界面更改Python 版本Python 版本的更改•Anaconda 不仅支持Python3.4、3.5和3.6等多个版本，而且可以实现不同版本之间自由切换。
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.1 人工智能简介)V1.0
人工智能 （Artificial Intelligence）
机器学习 （Machine Learning）
深度学习 （deep learning）
Thank you.
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected, intelligent world.
络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。David Rumelhart推广了反向传播
算法——一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主
第7页
义重获新生。
人工智能发展
人工智能的第二次低谷
• 在80年代末到90年代初，人工智能进入了第二次低谷，遭遇了一系列财政问题。 • 1987年，人工智能硬件市场的需求突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不
第20页
机器学习与深度学习
深度学习框架 • 全连接神经网络 • 卷积神经网络 • 深度置信网络 • 循环神经网络 • ……
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深度学习框架应用领域
• 计算机视觉 • 语音识别 • 自然语言处理 • 音频识别 • 生物信息学 • ……
大数据与人工智能
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学 习。机器学习是由人工智能的连接主义发展形 成的一个重要领域分支，核心目的是让计算机 拥有像人一样的学习能力。神经网络属于机器 学习的一个分支，是深度学习的前身。随着近 年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应 用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学 习领域的重要组成部分。
第2章 人工智能与平台搭建
参考文献(人工智能)
参考文献(人工智能)曹晖目的：对参考文献整理（包括摘要、读书笔记等），方便以后的使用。
分类：粗分为论文（paper）、教程（tutorial）和文摘（digest）。
0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS：综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络，符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题：Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者：Kamal Nigam, Rayid Ghani备注：Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要：Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题：Bootstrapping for Text Learning Tasks链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者：Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注：Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要：When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题：Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者：Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注：Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要：Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。
人工智能工程技术人员标准 (2)
人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准（征求意见稿）1 职业概况1.1 职业名称人工智能工程技术人员1.2 职业编码2-02-10-091.3 职业定义从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
1.4 专业技术等级本职业共设三个等级，分别为初级、中级、高级。
分为五个职业方向：人工智能芯片产品实现、人工智能平台产品实现、智能语音及自然语言处理产品实现、计算机视觉产品实现、人工智能应用集成。
1.5 职业环境条件室内，常温。
1.6 职业能力特征具有一定的学习、分析、推理和判断能力，具有一定的表达能力、计算能力。
1.7 普通受教育程度大学专科学历（或高等职业学校毕业）。
1.8 职业培训要求1.8.1 培训期限人工智能工程技术人员需按照本《标准》的职业要求参加有关课程培训，完成规定学时，取得学时证明。
初级64 标准学时，中级80 标准学时，高级80 标准学时。
1.8.2 培训教师承担初级、中级理论知识或专业能力培训任务的人员，应具有人工智能工程技术人员中级及以上专业技术等级或相关专业中级及以上职称。
承担高级理论知识或专业能力培训任务的人员，应具有人工智能工程技术人员高级专业技术等级或相关专业高级职称。
1.8.3 培训场所设备理论知识和专业能力培训所需场地为标准教室或线上平台，必备的教学仪器设备包括计算机、网络、软件及相关硬件设备。
1.9 专业技术考核要求1.9.1 申报条件——取得初级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报初级专业技术等级：（1）取得技术员职称。
（2）具备相关专业大学本科及以上学历（含在读的应届毕业生）。
（3）具备相关专业大学专科学历，从事本职业技术工作满 1 年。
（4）技工院校毕业生按国家有关规定申报。
——取得中级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报中级专业技术等级：（1）取得助理工程师职称后，从事本职业技术工作满2年。
系统分析师考试复习资料
系统分析师考试复习资料南昌大学计算中心武夷河E_Mail:wuyihe5304@说明：本文所有资料均收集于网络，由本人整理而成，在此对原作者表示衷心的感谢！网友们可自由传播此资料，但不得用于商业目的。
1 开发技术：语言与平台 (6)JavaBean 组件模型特点 (6)Enterprise JavaBean （EJB）组件模型特点： (6)JSP 胜过servlet 的关键的优点： (6)J2EE 的重要组成部分： (6)RMI 和RPC 的区别： (7)XML 和HTML 的主要区别： (7)XML 技术和JSP技术集成的方案： (7)XML 与JSP 技术联合的优越性： (7)XML 的特点： (7)SAX (Simple API for XML) 和DOM (Document Object Model) (7)什么DOM? (7)什么SAX? (8)什么类型的SAX 事件被SAX解析器抛出了哪? (9)什么时候使用DOM？ (9)什么时候使用SAX？ (9)HTML 的缺点： (10)经验结论 (10)用ASP、JSP、PHP 开发的缺陷： (10)XML 的优缺点： (10)XML 主要有三个要素：模式、XSL、XLL。
(10)2 Web Service 相关技术 (10)Web Service (10)创建简单的Web Service 的方法： (11)Web Service 主要目标是跨平台和可互操作性，其特点： (11)Web Service 应该使用的情况： (11)UDDI （统一描述、发现和集成Universal Description,Discovery,andIntegration） (11)SOAP (12)Web Service 技术（SOAP、UDDI、WSDL、EBXML） (12)3 软件工程、软件架构及软件体系结构 (12)3.1 面向对象技术 (12)一组概念 (12)OOA 的主要优点： (12)OOA 过程包括以下主要活动： (12)3.2 UML： (12)UML 包含了3 个方面的内容 (13)UML 提供了3类基本的标准模型建筑块 (13)UML 规定四种事物表示法 (13)UML 提供的建筑块之间的基本联系有四种 (13)UML 图形提供了9 种图形 (13)UML 规定了语言的四种公共机制 (13)UML 的特点： (13)USE CASE： (13)对象类图： (13)交互图： (14)状态图： (14)组件图和配置图： (15)UML 开发工具：ilogix Rhapsody (15)Rational Rose家族成员有： (15)3.3 OMT 方法： (15)OMT 方法有三种模型：对象模型、动态模型、功能模型。
大模型时代的基础架构读书笔记
《大模型时代的基础架构》读书笔记目录一、内容描述 (2)二、大模型时代的挑战与机遇 (3)2.1 大模型带来的挑战 (5)2.1.1 计算资源的限制 (6)2.1.2 数据隐私与安全问题 (7)2.1.3 模型可解释性与透明度 (9)2.2 大模型带来的机遇 (10)2.2.1 新算法与新架构的出现 (11)2.2.2 跨领域合作与创新 (12)三、大模型时代的基础架构 (14)3.1 硬件架构 (15)3.1.1 GPU与TPU的发展与应用 (16)3.1.2 其他硬件技术的发展 (18)3.2 软件架构 (19)3.2.1 深度学习框架的功能与特点 (21)3.2.2 软件架构的可扩展性与灵活性 (22)3.3 优化与加速 (23)3.3.1 模型压缩技术 (24)3.3.2 知识蒸馏技术 (26)四、大模型时代的基础架构发展趋势 (27)4.1 技术融合与创新 (28)4.1.1 硬件与软件的融合 (29)4.1.2 多种技术的综合应用 (31)4.2 用户需求与市场导向 (32)4.2.1 用户需求的变化 (34)4.2.2 市场导向的影响 (35)五、结论 (37)一、内容描述《大模型时代的基础架构》是一本关于人工智能和深度学习领域的重要著作，作者通过对当前最先进的技术和方法的深入剖析，为我们揭示了大模型时代下的基础架构设计原则和实践经验。
本书共分为四个部分，分别从基础架构的概念、技术选型、部署和管理以及未来发展趋势等方面进行了全面阐述。
在第一部分中，作者首先介绍了基础架构的概念，包括什么是基础架构、为什么需要基础架构以及基础架构的主要组成部分等。
作者对当前主流的基础架构技术进行了简要梳理，包括云计算、分布式计算、容器化、微服务等。
通过对比分析各种技术的优缺点，作者为读者提供了一个清晰的技术选型参考。
第二部分主要围绕技术选型展开，作者详细介绍了如何根据项目需求和业务场景选择合适的基础架构技术。
人工智能平台项目详细实施方案-v10
人工智能平台项目详细实施方案-v101. 项目背景本项目旨在开发和实施一个人工智能（AI）平台，以支持各种应用和场景。
该平台将集成先进的机器研究算法和数据分析工具，以提供高效、准确和可靠的智能决策支持。
2. 项目目标- 开发一个可扩展的人工智能平台，能够满足不同领域的需求和应用场景。
- 提供详细的数据收集、清洗和准备策略，以确保输入数据的质量和一致性。
- 设计和实现高性能的机器研究算法，用于模型训练和预测分析。
- 开发直观友好的用户界面，以方便用户与平台进行交互和数据可视化。
- 保证平台的稳定性、安全性和可靠性，以应对潜在的风险和威胁。
3. 实施步骤步骤一：需求分析和规划- 与项目干系人进行沟通，明确平台的功能和性能要求。
- 定义项目的工作范围、时间表和资源需求。
- 制定详细的需求说明书和项目计划。
步骤二：数据准备和预处理- 收集项目所需的数据，并进行数据清洗和整理。
- 根据项目需求，选择合适的特征提取和降维方法。
- 将数据划分为训练集和测试集，以用于模型训练和验证。
步骤三：算法开发和训练- 设计和实现适用于项目的机器研究算法。
- 使用训练集对算法进行训练和优化。
- 进行模型选择和评估，以确保算法的性能和预测准确性。
步骤四：用户界面设计和实现- 根据用户需求和反馈，设计直观友好的用户界面。
- 开发用户界面，并与算法模块进行集成。
- 进行用户测试和反馈收集，以改进用户界面的易用性和功能性。
步骤五：性能测试和优化- 运行大规模测试数据集，评估平台的性能和响应时间。
- 针对潜在的性能瓶颈，进行系统调优和算法优化。
- 进行安全性测试和风险评估，以确保平台的可靠性和安全性。
步骤六：部署和维护- 将开发完成的平台部署到生产环境中。
- 设置必要的监控和日志记录机制，以实时监测平台的运行情况。
- 定期进行系统维护和升级，以保证平台的性能和功能的持续改进。
4. 风险与挑战在实施人工智能平台项目时，可能面临以下风险和挑战：- 数据质量问题，如缺失值、异常值和噪声数据。
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Anaconda——Anaconda基本配置
Python版本的更改
• Anaconda不仅支持Python3.4、3.5和3.6等 多个版本，而且可以实现不同版本之间自 由切换。在Anaconda中更改Python版本的 方法有很多种，可以在Anaconda Prompt中 利用conda命令直接对现有Python版本进行 更改，也可以在Anaconda Navigator中利用 图形界面新建一个开发环境，可以做到在 保留了原有的Python版本同时添加一个 Python版本。
代码调试与运行
• 调试的作用是寻找程序在运行过程中发生错误的位置，为编程人员修改错误提供便利。 • 在PyCharm中可以通过设置断点直接对程序进行调试，而断点是使用一个breakpoint标记一个
行位置，当程序运行该行代码的时候，PyCharm会将程序暂时挂起，以方便对程序的运行状 态进行分析。
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PyCharm——PyCharm功能
在前端开发方面
• PyCharm通过捆绑 WebStorm，为JavaScript和 TypeScript提供了智能编码 帮助，为客户端代码、 Node.js、HTML和CSS提供 了内置调试器。
在数据库开发方面
• PyCharm通过捆绑DataGrip， 实现高效的查询、模式浏 览、表编辑、重构、导入/ 导出等功能，使数据库开 发更高效。
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Anaconda——Anaconda简介
数据科学家
• Anaconda可以提 供访问和管理开 源社区必须的强 大的数据科学、 机器学习库、软 件包和工具。
IT专业人员
• Anaconda不仅能 够轻松部署模型 并扩展其操作， 而且可以作为一 个保护、管理和 监视组织的开源 机器学习管道。
商业领袖
• PyCharm提供了大量的开箱即用的开发人员工具，包括集成的调试器和测试运行 器，利用这些工具可以让PyCharm支持所有方向的Python程序开发，提供调试、 多进程Python应用程序以及运行Python脚本等功能。
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PyCharm——PyCharm功能
Web开发
• PyCharm在Web开发中主要表现在后端开发、前端开发和数据库开发3个方面。在 后端开发方面，PyCharm实现了对Django、Flask、Pyramid等流行的Python Web框架 的支持，并使用Vagrant、SSH和Docker等工具，为全栈开发提供了丰富的支持。
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PyCharm——PyCharm基本配置
用户还可以在上图中的“File and Code Templates”选项中设置自定义模板。
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Eclipse——Eclipse简介
Eclipse是一个开源的、跨平台的集成开发环境，主要用于Java语言开发。同时 它也可以通过插件成为Python、C++、PHP等其他语言的开发工具，灵活性极佳。 Eclipse为高度集成的工具开发提供一个全功能的、具有商业品质的工业平台。
• 用于支持插件开发。
Eclipse Platform • 是一个开放的可扩展IDE，提供了一个通用的开发平台。
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Eclipse——Eclipse简介
当所在代码行底色变深时，说明PyCharm进 程已经到达断点处，但尚未执行断点所标 记的代码。此时还会出现图下方的Debug窗 口，在窗口中将显示出当前重要调试信息， 并允许用户对调试进程进行更改。
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PyCharm——PyCharm基本配置
Python库的安装
• PyCharm支持安装Python库，包括Matplotlib、 TensorFlow和PyTorch等。在首选项 （Settings）中，通过“Project： test”→“Project Interpreter”选项，即图 形化页面方便地查看已安装的库。
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图形界面更改Python版本
Anaconda——Anaconda基本配置
Python库的安装
• Anaconda附带了一大批常用数据科学包，其中包括了Python和150多个科学包及其依赖项。 在安装Anaconda时集成了NumPy、SciPy、Pandas、scikit-learn等常用的包。此外，还可以 在Anaconda Prompt中，利用pip命令安装相关的库。
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Anaconda——Anaconda基本配置
在Anaconda Navigator中，利用图形界面安装相关的库和查看已安装的库。
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PyCharm——PyCharm简介
PyCharm 是 由 JetBrains 公 司 开 发 的 一 款 Python 集 成 开 发 环 境 （ Integrated Development Environment，IDE），带有一整套可以帮助用户在使用Python语 言开发时提高其效率的工具，如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、 智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等。
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PyCharm——PyCharm简介
PyCharm提供了社区版和商业版两个版本。
社区版
• PyCharm社区版包含了PyCharm大部分的功能，同时还能与IPython Notebook进行集成，并支持Anaconda及其他的科学计算库，如 Matplotlib和NumPy等。
商业版
• PyCharm商业版与社区版相比，支持更多高级的功能。
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PyCharm——PyCharm简介
PyCharm各版本的具体功能。
版本
社区版
商业版
功能
1. 提供智能的Python编辑器 2. 提供集成的图形调试器和测试运行器 3. 提供直观的项目导航 4. 提供快速的导航和重构 5. 提供有效的代码检查 6. 提供对VCS的支持
除了社区版提供的功能，额外提供了如下功能 1. 提供全栈的Web开发 2. 支持Python Web框架 3. 提供便捷的Python分析器 4. 拥有远程开发能力 5. 支持访问以及修改数据库
第2章 人工智能与平台搭建
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目录
1. 人工智能简介 2. 集成开发环境 3. 常用人工智能应用框架
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集成开发环境
开发环境
• 开发环境是一种辅助程序开发人员进行开发工作的应用软件，在开发工作内部就可以辅助编写 代码，并编译打包，使其成为可用的程序，有些甚至可以设计图形接口。
• 在开发过程中少不了开发环境，这些软件可以帮助开发者加快开发速度，提高效率。
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PyCharm——PyCharm基本配置
代码风格
• 严谨的代码风格可以使源码变得非常简洁 美观和规范。在PyCharm中，可以通过设置 缩进形式和自定义模板等操作来设置 Python的代码风格。用户可以在首选项 （Settings）中，通过“Editor”→“Code Style”→“Python”选项进行缩进形式的设 置。
PyCharm——PyCharm基本配置
断点设置的方法非常简单，左键单击代码左侧的行编号即可。同样，断点的取消操作也 很简单，只需要在同样位置再次左键单击即可。
断点会在对应的代码行的行编号旁边标记一个圆点，并为代码行设置颜色。
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PyCharm——PyCharm基本配置
断点设置后，代码的调试只需要单击 （调 试按钮）即可。
• 此外，PyCharm还提供了键绑定以及VIM仿真功能，通过键盘热键和键盘布局等设 置，让用户可以使用键盘完成所有任务。
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PyCharm——PyCharm基本配置
PyCharm基本配置 代码调试与运行 Python库的安装 外观定制 代码风格
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PyCharm——PyCharm基本配置
• 此外，PyCharm还提供了随处搜寻、查找当前文件或整个项目中任何符号（例如类、
方法、字段等）、运用镜头模式、前往申报、设置书签和待办事项等功能，实现
了智能的代码导航，并利用重命名、移动、提取重构、提取方法等方法，做到轻
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松、安全地进行全局项目更改。
PyCharm——PyCharm功能
内置开发人员工具
Anaconda作为全球最受欢迎的数据科学平台之一，不仅提供了大规模的机器学习，还拥 有以下几个特点。
免费且开源
安装过程简单
高性能使用Python 和R语言
免费的社区支持
丰富的第三方库
多平台支持
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Anaconda——Anaconda基本配置
Anaconda基本配置 Python版本的更改 Python库的安装
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PyCharm——PyCharm基本配置
通过上图所示的“+”按钮进入“Available Packages”对话框，即可对当前可用的 Python库进行查找和安装。
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PyCharm——PyCharm基本配置
外观定制
• PyCharm在外观定制上提供了主题、字体和 字号等设置。在首选项（Settings）中，通 过“Editor”→“Color Scheme Font”选项，即 可对主题、字体和字号等进行设置。
• 同时，PyCharm具有对科学计算库的内置支持，包括支持Pandas、NumPy、SciPy、
Matplotlib和其他科学计算库，为开发者提供代码智能、图形和数组查看器等功
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能。
PyCharm——PyCharm功能
可自定义的跨平台IDE
• PyCharm作为一个可自定义的跨平台IDE，可以根据用户的喜好自定义界面，还可 以利用一个许可密钥，在Windows、Mac OS和Linux系统上使用PyCharm。
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PyCharm——PyCharm功能